清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Towards 360 VR Sickness Mitigation: From Virtual Reality Eye-tracking to Visual Communication

虚拟现实 计算机科学 模拟病 眼动 可视化 人机交互 数据可视化 多媒体 计算机视觉 视觉传达 计算机图形学(图像) 人工智能
作者
Jeonghaeng Lee,Woojae Kim,Chao Yang,Ping An,Sanghoon Lee
出处
期刊:IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:: 1-13
标识
DOI:10.1109/tvcg.2024.3447838
摘要

Most 360 virtual reality (VR) contents have been developed without considering that users could be affected by VR sickness. Accordingly, users' viewing safety has been steadily highlighted as a critical problem in the VR market. In this study, we investigate a novel VR sickness mitigation framework based on human visual characteristics for the rendered VR content. First, we build a large-scale 360 VR content database termed VRSP360 (VR Sickness and Presence 360) dedicated to the analysis of VR sickness and thoroughly conduct eye-tracking experiments to measure human perception. In the experiment, we observe that the users' gaze distribution is highly center-biased when they experience excessive VR sickness. From this observation, we design a foveated filtering framework that limits high-frequency textures in the peripheral view to mitigate VR sickness. Particularly, given the human visual system's (HVS) non-uniform resolution with respect to the fovea, we also adopt the foveation-based filtering method using the trade-off between sickness mitigation and presence conservation, which reduces any loss in perceptual quality despite the filtering. We further demonstrate that our framework can effectively compress visual information by applying foveated compression. In addition, we develop two metrics (visual texture index and perceptual information index) to measure the effective preservation of user-perceived information despite the filtration of peripheral vision textures by our proposed mitigation method. Through rigorous subjective evaluation on both original content and its VR-sickness-mitigated version, we demonstrate that the proposed framework successfully mitigates VR sickness with a reduction rate of ∼ 19% on the proposed dataset.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
优雅谷蕊完成签到,获得积分10
6秒前
7秒前
大胆醉卉完成签到,获得积分10
12秒前
Bienk完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
范白容完成签到 ,获得积分0
25秒前
勤劳的翩跹完成签到,获得积分10
30秒前
充电宝的应助被义气的导师采纳,获得10
30秒前
雪山飞龙发布了新的文献求助10
50秒前
迷你的蜜粉完成签到,获得积分10
53秒前
55秒前
任性的千筹完成签到,获得积分10
59秒前
激昂的谷冬完成签到,获得积分10
1分钟前
xuexixiaojin完成签到 ,获得积分10
1分钟前
小成完成签到 ,获得积分10
1分钟前
爱听歌的香萱完成签到,获得积分10
1分钟前
高大绮完成签到,获得积分10
1分钟前
披着羊皮的狼完成签到 ,获得积分0
1分钟前
1分钟前
ze完成签到 ,获得积分10
1分钟前
ZYD完成签到 ,获得积分10
1分钟前
如意的小凡完成签到,获得积分10
2分钟前
欣慰小夏完成签到,获得积分10
2分钟前
暴躁的尔柳完成签到,获得积分10
2分钟前
雪山飞龙完成签到,获得积分10
2分钟前
Everything完成签到,获得积分10
2分钟前
大模型的应助被NeoSoul采纳,获得10
2分钟前
所所的应助被chencheng采纳,获得10
3分钟前
漂亮的半兰完成签到,获得积分10
3分钟前
大大完成签到 ,获得积分10
3分钟前
忐忑的烤鸡完成签到,获得积分10
3分钟前
six完成签到,获得积分10
3分钟前
含蓄的雪冥完成签到,获得积分10
3分钟前
认真的笑卉完成签到,获得积分10
3分钟前
顺利的雅旋完成签到,获得积分10
4分钟前
智者雨人完成签到 ,获得积分10
4分钟前
4分钟前
Nickname举报求助违规成功
4分钟前
Criminology34举报求助违规成功
4分钟前
aajhajkahna举报求助违规成功
4分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Особенности технологий и методов информационно-психологических войн СССР с Великобританией и США в период 1939-1953 гг 1000
Das Matthäusevangelium: Kapitel 1:1–17 1000
IRTSD: Open-Source Data and Toolset for Electromagnetic Transient Analysis of Disturbances and IBR Control Malfunctions in Transmission Systems 1000
Entre Praga y Madrid : los contactos checoslovaco-españoles (1948-1977) 600
A REVIEW OF THE V-22 DYNAMICS VALIDATION PROGRAM 600
Les Mots du discours 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 物理 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 人工智能 细胞生物学 无机化学 物理化学 数学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 8122967
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9527041
关于积分的说明 21563742
捐赠科研通 7702428
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3415825
关于科研通互助平台的介绍 2541528
邀请新用户注册赠送积分活动 2456372